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基于LMBP神經網絡的慣性器件故障預報方法研究
利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法優化計算BP權值調整量,將L-M算法與傳統的BP網絡相結合開發出一種快速收斂的LMBP網絡,并在此基礎上提出了基于LMBP神經網絡的時間序列預測方法.最后利用該方法對某慣性器件進行故障預報,通過仿真實驗證明了該方法的有效性.
胡昌華,呂瑛潔,HU Chang-hua,LV Ying-jie(第二炮兵工程學院,陜西,西安,710025)
刊 名： 電光與控制 ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 2005 12(6) 分類號： V271.4 TP393 關鍵詞： 故障預報 神經網絡 Levenberg-Marquardt優化算法 慣性器件【基于LMBP神經網絡的慣性器件故障預報方法研究】相關文章：
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